SKILLEMALL.ai

BC self-evolve-agent

Движок автономной эволюции агентов — позволяет AI-агентам постоянно совершенствоваться, подобно биологической эволюции. Основной цикл: восприятие разрыва → поиск решений → проектирование эксперимента → проведение эксперимента → выбор победителя → закрепление → следующий раунд. Сценарии использования: регулярная автономная эволюция, повышение квалификации, оптимизация рабочих процессов, итерация навыков/инструментов. Ключевые слова: эволюция, самосовершенствование, A/B-тестирование, эксперимент.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent 自主进化引擎——让 AI agent 像生物进化一样持续变强。 核心循环:感知差距 → 搜索方案 → 设计实验 → 跑实验 →…»

Agent 自主进化引擎——让 AI agent 像生物进化一样持续变强。 核心循环:感知差距 → 搜索方案 → 设计实验 → 跑实验 → 选赢家 → 固化 → 下一轮。 使用场景:定期自主进化、能力升级、工作流优化、skill/工具迭代。 关键词:进化, evolution, self-improve, A/B test, 实验。

ClawHub Agent Skills автор: mikonos v3.0.0 7 файлов тело ≈ 376 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Движок автономной эволюции агентов — позволяет AI-агентам постоянно совершенствоваться, подобно биологической эволюции.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 376 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 167 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is transparent about self-improvement, but it asks an agent to run commands, install or deploy outside solutions, and permanently change its own behavior with weak approval boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.